利用python學習OpenCV，個人感覺比較方便。函式的形式與C++基本相同，所以切換過來還是比較好的，對於像我這種對python不太熟練的人，使用python的整合開發環境PyCharm進行學習，可以設定斷點除錯，有助於我這類初學者理解掌握。

SIFT特徵具有平移、旋轉、尺度和光照不變性，在計算機視覺中應用廣泛。但是其計算量相對比較大，SURF就是一種加速版的SIFT。在保證特徵準確提取的前提下大大提高了程式的速率，使得整個演算法的效能得到較大的提升

下面是利用python語言結合OpenCV進行SURF特徵檢測的程式碼：

# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'Microcosm'

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("E:\python\Python Project\opencv_showimage\images\lena.jpg")

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# surf.hessianThreshold=3000
surf = cv2.SURF(3000)

kp,res = surf.detectAndCompute(gray,None)
print res.shape

img = cv2.drawKeypoints(img,kp,None,(255,0,255),4)
print(len(kp))

cv2.namedWindow("SURF")
cv2.imshow("SURF", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()